社会网络与计算是目前国际上非常关注的研究方向,其揭示的社会机理能够为经济、安全等领域的健康发展提供有益的理论指导。而信息技术和社会网络的飞速发展,使得通过社会网络进行的信息扩散无论是对于学术研究还是社会现实而言,都成为了一个必须探索的问题。由于多Agent系统在社会主体建模方面的优势（能够充分考虑社会主体的复杂特征、以及行为决策性质）,因此有很多研究者利用多Agent系统对信息扩散中社会主体特性和行为复杂性所产生的影响进行研究。近年来,结构化交互作为社会网络中群体交互的典型特征越来越受到关注,从而促使Agent行为决策问题的研究考虑到结构化交互对于Agent行为决策的影响,通常被称为Agent结构化决策问题。经过总结,以往相关研究存在以下三个普遍问题:1)以往工作只关注了整个宏观网络结构特征对信息扩散的影响,而没有研究每个Agent个体根据其局部网络交互结构的决策模型以及对信息扩散的影响。而这是有悖于实际的扩散情况的,因为已有的Agent群集行为研究已经验证单个Agent在决策时,往往只考虑其周围直接交互的Agent和结构,而不会或者很难关注大规模环境中的整体的网络结构。2)以往工作主要是采取博弈决策机制分析单个Agent的决策交互行为,而忽视了系统中并发的信息扩散过程对Agent决策的影响,并且尚无系统性地研究信息扩散是如何随着空间时间而动态变化的。而实际中的信息扩散经常有并发的多个扩散过程,所以迫切需要对其中的扩散决策机制进行探索。3)已有多重网络中的信息扩散通常只是把传统的信息扩散博弈过程扩展到多重网络中,而没有研究Agent是如何在多重关系下进行行为决策的。另外,以往的Agent决策研究通常是假设它们交互的关系是单一的,这显然不符合实际中的很多社会网络的交互关系多重性情况。因此,本论文对已有的信息扩散和Agent决策的成果进行了探索性突破,对于信息扩散中的Agent结构化复杂决策与动态性分析提出了一系列有创新意义的模型和方法,可以解决上述相关工作中存在的若干普遍问题;另外,也希望通过本论文的研究,有助于将Agent行为决策这一传统研究方向扩展到社会网络的信息扩散领域中。本文的主要工作和贡献如下:1)研究了信息扩散中单一网络结构下的Agent行为决策。针对以往工作缺少系统性的研究Agent之间的交互结构约束中的因果效应分析和决策机制的问题,本论文采用causal-effect图方法建模分析了社会网络中的Agent之间的交互结构,并提出了针对局部网络结构约束的Agent决策模型。另外,本论文的信息扩散中的Agent决策模型综合性地考虑了异类Agent的社会地位、交互强度、扩散策略值的影响,弥补了以往工作中假设Agent是同类性质的缺陷。最后,通过典型的社会网络结构（随机网络、小世界网络、无标度网络、高聚类网络）和真实社会网络（Facebook）的实验分析验证了各种Agent结构化决策模型的在扩散速度与范围上的效果;另外,还通过实验验证了本文提出的Agent结构化决策模型是与以往经典工作中所报道的社会真实情况相吻合的。2)研究分析了 Agent行为决策的动态演化过程。以往工作通常只采取Agent交互的博弈和决策机制来建模分析单个Agent的决策和交互行为,并且缺少研究多个复杂扩散过程并发发生时的决策机制和状态转换的动态性,以及空间、时间的演化特性的问题。本文研究了大规模复杂和并发的扩散过程中的Agent决策的动态性,创新性地提出了基于社会力模型来研究信息扩散中的Agent策略的空间演化规律,并通过实验分析了社会力模型在不同网络结构特征中的扩散速度和范围的性能。提出了基于概率和Markov模型来研究信息扩散中的Agent策略的时间演化规律,能从理论上严格地分析和验证Agent在信息扩散中的行为状态的转化规律;通过实验数据统计并与所提出的理论模型计算得出的结果进行对比,验证了两者的一致性特征。3)研究了信息扩散中多重网络结构下的Agent行为决策。针对以往的多重网络中信息扩散研究没有系统性地研究Agent在多重关系约束下的行为决策机制,本论文研究了在多重网络结构约束和跨层扩散作用下的Agent决策机制。在本论文提出的多重网络结构约束下的Agent决策机制中,考虑了交互关系的复杂情况、各个Agent的角色和性质、多重结构的复杂作用力。通过实验分析了在不同结构的多重网络中的扩散速度和范围的性质,发现多重网络的扩散速度和范围大小是所构成的单一网络中扩散效果的某种加权,扩散速度和范围与跨层Agent的比例成正比;通过对比以往多重网络的信息扩散相关研究,验证了扩散范围同样会随着Agent初始激活比例的增加而增大。